Modélisation du diagnostic des pannes de la pompe P101A par les réseaux de Bayes : Une approche probabiliste

Abstract

Ce travail présente le développement d'outils d'aide à la décision pour optimiser la politiquede maintenance de l'atelier de maintenance de la Raffinerie de Sonatrach, dans le butd'améliorer l'exploitation des équipements. La fiabilité est identifiée comme un outil clé dansla prise de décision pour optimiser les stratégies de maintenance. Pour cela, une approchebaséesurlaméthodeABC (AnalyseABC)et l'analysepararbrededéfaillanceestutilisée.Ce mémoire propose une méthode d'optimisation de la maintenance qui intègreprincipalement la méthode de Pareto et l'arbre de défaillance, complétée par l'utilisation desréseaux bayésiens. Les réseaux bayésiens permettent d'effectuer des calculs probabilistes etdes analyses statistiques de manière efficace. L'objectif final de cette recherche est de ciblerlesactions demaintenanceàmettreenœuvreafind'optimiserlarentabilité. En appliquant cette méthode à la pompe centrifuge, les résultats obtenus permettentd'identifier les éléments critiques et de définir un plan d'action pour une maintenancepréventive. Cela conduit à la réduction des coûts de maintenance tout en visant à augmenterlesbénéfices del'entreprise. En résumé, cette recherche propose une approche basée sur la méthode de l'arbre dedéfaillance et les réseaux bayésiens pour optimiser la politique de maintenance. Les résultatsobtenus permettent d'identifier les actions de maintenance nécessaires pour améliorer larentabilitédel'entreprise